我在测试多线程代码时也遇到了严重的问题。然后我在Gerard Meszaros的“xUnit测试模式”中找到了一个非常酷的解决方案。他描述的模式被称为Humble object。

基本上，它描述了如何将逻辑提取到独立的、易于测试的组件中，该组件与环境解耦。在你测试了这个逻辑之后，你可以测试复杂的行为(多线程，异步执行，等等…)

测试线程代码和非常复杂的系统的另一种方法是通过模糊测试。 它不是很好，也不能找到所有的东西，但它可能是有用的，而且操作简单。

引用:

Fuzz testing or fuzzing is a software testing technique that provides random data("fuzz") to the inputs of a program. If the program fails (for example, by crashing, or by failing built-in code assertions), the defects can be noted. The great advantage of fuzz testing is that the test design is extremely simple, and free of preconceptions about system behavior. ... Fuzz testing is often used in large software development projects that employ black box testing. These projects usually have a budget to develop test tools, and fuzz testing is one of the techniques which offers a high benefit to cost ratio. ... However, fuzz testing is not a substitute for exhaustive testing or formal methods: it can only provide a random sample of the system's behavior, and in many cases passing a fuzz test may only demonstrate that a piece of software handles exceptions without crashing, rather than behaving correctly. Thus, fuzz testing can only be regarded as a bug-finding tool rather than an assurance of quality.

我喜欢编写两个或多个测试方法在并行线程上执行，并且每个方法都调用被测对象。我一直在使用Sleep()调用来协调来自不同线程的调用顺序，但这并不真正可靠。它也慢得多，因为你必须睡足够长的时间，时间通常是有效的。

我从编写FindBugs的同一组中找到了多线程TC Java库。它允许您在不使用Sleep()的情况下指定事件的顺序，而且它是可靠的。我还没试过。

这种方法的最大限制是它只允许您测试您怀疑会引起麻烦的场景。正如其他人所说，您确实需要将多线程代码隔离到少量简单类中，以便有希望彻底测试它们。

一旦您仔细测试了您预计会导致问题的场景，那么在类中抛出一堆并发请求的不科学测试是寻找意外问题的好方法。

更新:我已经玩了一些多线程TC Java库，它工作得很好。我还将它的一些特性移植到一个。net版本，我称之为TickingTest。

看看我的相关答案在

为自定义Barrier设计一个Test类

它偏向于Java，但对选项进行了合理的总结。

总而言之(我认为)，它不是使用一些花哨的框架来确保正确性，而是如何设计你的多线程代码。拆分关注点(并发性和功能性)有助于提高信心。测试引导的面向对象软件的发展比我能更好地解释一些选项。

静态分析和形式化方法(参见并发性:状态模型和Java程序)是一种选择，但我发现它们在商业开发中用处有限。

不要忘记，任何加载/浸泡风格的测试都很少能保证突出问题。

好运！

一个简单的测试模式可以用于一些(不是所有!)用例，就是多次重复相同的测试。例如，假设你有一个方法:

def process(input):
    # Spawns several threads to do the job
    # ...
    return output

创建一堆测试:

process(input1) -> expect to return output1
process(input2) -> expect to return output2
...

现在将每个测试运行多次。

如果流程的实现包含一个微小的错误(例如死锁、竞态条件等)，出现的概率为0.1%，那么运行1000次测试，则该错误至少出现一次的概率为64%。运行测试10000次，得到>99%的概率。

下面的文章提出了两种解决方案。包装一个信号量(CountDownLatch)，并添加诸如从内部线程外部化数据之类的功能。实现此目的的另一种方法是使用线程池(请参阅兴趣点)。

喷头-高级同步对象